基于电化学相位谱快速鉴别冷鲜牛肉和解冻牛肉的方法与流程

本发明属于肉制品质量检测技术领域，具体涉及基于电化学相位谱快速鉴别冷鲜牛肉和解冻牛肉的方法。

背景技术

牛肉是主要肉类产品之一，具有高蛋白质、低脂肪、维生素及矿物质含量丰富，含有人们所需要的一切必需氨基酸等特点，是一种营养价值较高的保健型肉食品，深受国际国内市场的青睐。随着生活水平的提高和膳食结构的不断变化，人们对牛肉等肉食品的需求量越来越大。

市面上销售的牛肉大致可分为冷鲜肉和冷冻肉。由于这两种肉品间流通成本和消费习惯上的不同，销售价格差异较大，其中冷鲜肉的零售价格较高，而冷冻肉的价格偏低，其价格差最高可达到50％。一般来说冷鲜肉的营养价值较高，口感较好；冷冻肉虽然可以储存较长的时间，但冷冻肉内部形成的冰晶会破坏细胞组织，而且冷冻肉在食用前必先经过解冻处理，解冻过程会伴随较多汁液流失和蛋白质降解等，导致肉类营养流失严重，口感较差。所以即使冷冻肉价格较低，但消费者还是偏爱于价格偏高的冷鲜肉。由于存在的肉品价格差异，导致一些不法商贩以冷冻牛肉解冻后冒充冷鲜牛肉出售，以次充好，赚取暴利。解冻后的冷冻肉(解冻肉)与冷鲜肉很难区分。冷鲜肉和解冻肉在颜色、气味、弹性、黏度上有细微差别，很难从外表上区分，只有做成菜后才能明显感觉到不同；近年来，研究者通过多种方法来进行冷鲜肉和解冻肉的区分鉴别，例如利用酶法、pcr检测技术、光谱技术或者理化性质的测定如检测肉的ph值、系水力、嫩度等指标对冷鲜肉和解冻肉进行区分。但这些方法都存在检测效率不高、繁琐、昂贵、耗时、并且需要熟练的人员等缺点。其中酶法需要将样品打碎成肉汁，对样品造成了破坏；pcr检测技术会受到dna链断链和链间的影响，因此pcr技术在检测过程中灵敏度难以得到保障；样本表面的血渍、水渍等杂质会对光谱采集造成较大影响，这给现场工作带来了麻烦；理化试验又过于繁琐耗时，不适用市场。因此，开发快速，稳定，准确，低成本的检测技术快速鉴定鉴别冷鲜牛肉和解冻牛肉，这将非常有意义。

技术实现要素：

本发明旨在克服现有技术中存在的缺陷与不足，如：pcr技术的不稳定性、酶法的破坏性、理化试验的耗时性等，本发明提供了基于电化学相位谱法快速鉴别冷鲜牛肉和解冻牛肉的方法，运用电化学相位谱、计算机技术与化学计量学三种技术，建立一种低成本的、快速的、高效的冷鲜牛肉与解冻牛肉的鉴别方法，之所以选用相位值而不是阻抗幅值，是因为通过多组数据发现：每个频率对应的阻抗幅值差异较大，这可能是由于电极插入的深浅差异导致的。

具体的，本发明通过以下技术方案实现：

(1)准备牛肉样本并编号，具体分为解冻肉和冷鲜肉；

(2)通过电化学工作站对步骤(1)中的牛肉样本进行电化学相位谱数据的采集；

(3)利用主成分分析方法对步骤(2)采集的电化学相位谱数据进行降维处理；

(4)基于步骤(3)降维处理后的相位谱数据，采用化学计量学方法建立冷鲜牛肉与解冻牛肉的快速鉴别模型；

(5)对未知待测牛肉样本进行相位谱数据采集，利用步骤(4)建立的快速鉴别模型对未知待测牛肉样本的存储方式进行快速鉴别。

其中上述步骤(2)电化学相位谱数据采集的具体方法为：通过chi660e电化学工作站对步骤(1)中的牛肉样本进行阻抗模块和相位角数据的采集。在交流阻抗(imp)中，初始电位inite设置为0，电位幅度amplitude设置为5mv，频率范围为10-100khz，频率从高频到低频扫描。

其中上述步骤(3)利用主成分分析对电化学相位谱数据进行降维处理：首先对牛肉样本的电化学相位谱数据进行主成分分析(pca)，然后选取不同的主成分数作为模型的输入；所述主成分分析具体为：以10-100khz频率范围内的48个频率为变量，进行pca降维处理。

其中上述步骤(4)中，所述化学计量学的方法为反向传播神经网络(bpann)方法。

其中上述步骤(5)对未知待测牛肉样本的存储方式进行快速鉴别，采用电化学工作站对未知待测牛肉样本进行电化学相位谱数据采集，然后将待测牛肉样本的电化学相位谱数据带入已建立的鉴别模型中，利用matlab处理软件完成牛肉类别的鉴别。

本发明提供的基于电化学相位谱法快速鉴别冷鲜牛肉和解冻牛肉的方法，所述快速鉴别方法的对象为冷鲜牛肉与解冻牛肉。

与现有技术相比较，本发明的有益效果体现如下：

(1)本发明与现有的基于电化学阻抗谱牛肉存储方式鉴别技术相比，采用了四针电极，相比于两针电极可以获得更立体更稳定的相位谱以及阻抗谱数据；加入不同新鲜度不同解冻方式的样品进行鉴别，方法更加具有实用性；选用了较于阻抗谱稳定的相位谱结合化学计量学方法建立判别模型，其中采用bpann模型时，当主成分数为5，其训练集和测试集识别率均达到100％，识别正确率高。

(2)本发明与现有的牛肉存储方式鉴别技术相比，2min即可获取所需相位谱数据，检测时间短，对检测人员无特殊要求，且用于实现该方法的检测装置成本低，便于携带，适合应用于现场检测。

附图说明

图1为实现本发明的装置结构示意图；1为chi660e软件的计算机，2为电化学工作站/分析仪，3为四铜针电极；

图2为四探针电极示意图；

图3为解冻肉与冷鲜肉的相位曲线bode图。

具体实施方式

下面通过具体的实施例并结合附图对本发明进一步阐述，但并不限制本发明。

(1)准备牛肉样本：

准备牛肉样本并编号，其中冷鲜肉分为冷鲜1天、冷鲜15天、冷鲜30天；解冻肉分为冷冻1天解冻、冷冻15天解冻、冷冻30天解冻，共获得冷鲜肉、解冻肉各60块。取不同天数的样本并入冷鲜与解冻肉的区分，使结果更具有现实意义。

(2)运用电化学工作站对牛肉样本进行相位谱数据采集：

本发明所用仪器为chi660e电化学工作站(chinstruments,inc,texas,usa)，如图1所示，1为chi660e软件的计算机，通过软件可以设置输出信号的频率范围、电压幅度以及幅度均值等参数；2为电化学工作站/分析仪，仪器将按计算机所设置频率范围从高频到低频产生连续多个不同频率的正弦波信号，其中电压幅度为5mv(比较5mv、10mv、15mv、20mv、25mv、30mv的参数数据，最终选取较为稳定的5mv)，幅度均值为0，并通过四针式电极施加在待测样本上；3为四铜针电极，如图2所示，中间1根电极针为信号源输入端，外围3根电极针串联均匀分布在以中间电极针为圆心，半径为1cm的圆上。将工作站上红色夹头(工作电极)连接在中心的铜针上，绿色夹头(辅助电极)和白色夹头(参比电极)连接在串联在一起的三根铜针上，铜针直径为1mm，插入样本深度为10mm。

在交流阻抗(imp)中，初始电位inite设置为0，电位幅度amplitude设置为5mv，频率范围为10-100khz(低频时电极的接触电容较大，影响测量结果)，频率从高频到低频扫描。工作站产生正弦电压作为激励信号施加在样品上并且测量响应电流以自动计算阻抗值和相位角，得到实抗和虚抗同时并作出相位谱bode图。

图3为本发明冷鲜肉与解冻肉样本的相位曲线bode图。由图3可以看出，冷鲜肉的相位图较解冻肉更为平稳，极差较小；低频时解冻肉相位略高于冷鲜肉，高频时解冻肉低于冷鲜肉，这是因为解冻肉里的冰晶对细胞膜造成严重的破坏引起的。如果只是依靠直观分析差异，这是不够科学、完整的，因此需要利用化学计量学方法建立判别模型对解冻肉与冷鲜肉进行进一步判别。

(3)利用主成分分析对相位谱数据进行降维处理：

首先将获取的牛肉样本的相位谱数据进行整理，以10-100khz频率范围内的48个频率为变量，进行pca降维处理，然后选取不同的主成分数作为模型的输入。主成分分析(pca)是一种以降低数据维数为目的的无监督模式识别技术，把多个变量化成少数几个主成分，这些主成分能够反应原始变量的绝大部分信息，它们通常表示为原始变量的线性组合。

(4)建立基于电化学相位谱结合化学计量学的解冻肉与冷鲜肉的快速鉴别模型：

本发明选取了两种模型，包括线性判别分析lda以及反向传播神经网络bpann判别模型对解冻肉与冷鲜肉进行区分；根据不同主成分数对应的训练集识别率来判断模型的效果，训练集的识别率越高，模型效果越好；

其中，lda是一种基于投影思想判别样品所属类型的常用统计方法；反向传播神经网络(bpann)模型的特点是信号前向传递，误差反向传播，具有较强的运算能力。

选取总样本的2/3作为训练集(解冻肉40个，冷鲜肉40个)，结果如表1所示，随着主成分数的增加，识别率不断上升(识别错误数减少)。在lda模型中，当主成分数达到7时，lda模型的训练集识别率均达到96％，并且随着主成分数增加，lda模型识别率保持不变，而当主成分数为7时，bpann模型中测试集判别率为98％，仅出现一个样本判别错误；在bpann模型中，当主成分数为6时，其识别率达到100％，而主成分数为6时lda判别模型的训练集识别率为93.75％，通过比较判别率的高低以及判别错误样本数表明bpann对冷鲜肉和解冻肉的区分效果上优于lda模型。

(5)对未知待测牛肉样本中的存储方式进行快速预测：

采用电化学工作站对待测牛肉样本(20个解冻肉，20个冷鲜肉)进行相位谱数据采集，然后将未知待测牛肉样本的相位谱数据先利用主成分进行降维处理，然后输入已建立的lda和bpann模型中，利用matlab处理软件完成存储方式鉴别。

鉴别结果如表1所示，在lda模型中，可以看出选取前7个主成分最佳，其测试集识别率为92.5％，出现三个样本识别错误，而当主成分数为7时，bpann模型中测试集判别率为97.5％，仅出现一个样本判别错误；在bpann模型中，可以看出最佳主成分数为8，其测试集识别率达到了100％。bpann模型可以成功鉴别出20个冷鲜肉与20个冰冻肉，模型效果最佳，鉴别结果与对应样本实际的存储方式相符，而lda模型最高判别率为92.5％，通过比较表明bpann模型对冷鲜牛肉和解冻牛肉的区分优于lda模型，可用于实际应用。

表1lda、bpann模型在不同主成分数下训练集和测试集的结果

生物电阻抗测量技术(electricalbio-impedancemeasuringtechnology)是利用生物组织的电特性及其变化提取与生物体生理状况相关的生物信息的一种检测技术。生物电阻抗测量原理包括生物组织的r-c三元件等效电路模型、cole-cole理论和schwan的频散理论，它们是整个生物电阻抗测量的理论基础。肉类在发生冻结时，内部会形成冰晶，冰晶会对肉类纤维结构以及细胞膜造成损坏，并且在解冻过程中伴随着大量的汁液流失，这都会导致牛肉的电特性发生改变，由此提出了电化学相位谱结合bpann判别模型对冷鲜肉和解冻肉进行区分的方法。